[发明专利]基于情感分析的产品反馈分析系统及方法

权利要求书

1.一种基于情感分析的产品反馈分析系统，其特征在于，包括：层级情感分析模块；

层级情感分析模块，包括：

用户反馈文本输入与表示单元，用于获取产品的用户反馈文本数据，并将用户反馈文本数据转化为第一文本语义表示；

相互独立的多个情感特征获取单元，每个情感特征获取单元用于从第一文本语义表示挖掘出当前情感特征获取单元所处层级的各初始情感观点对应的第二文本语义表示；

多个层级的信息传递单元，后一层级的信息传递单元用于接收前一层级的信息传递单元传递的依赖信息，并将接收的依赖信息结合至该后一层级的信息传递单元所处层级的第一文本语义表示及情感特征获取单元输出的第二文本语义表示进行分析处理，得到该后一层级的信息传递单元所处层级的情感观点语义信息，并根据得到的情感观点语义信息和该后一层级的信息传递单元所处层级的情感分类单元输出的分析结果构建依赖信息，以传递至该后一层级的信息传递单元所处层级的下一层级的信息传递单元；其中，第一个层级的信息传递单元是利用其所处层级的第一文本语义表示及情感特征获取单元输出的第二文本语义表示进行分析处理；

多个层级的情感分类单元，每个层级的情感分类单元用于接收根据由当前情感分类单元所处层级的情感特征获取单元输出的第二文本语义表示和当前情感分类单元所处层级的信息传递单元输出的情感观点语义信息构建的输入，计算得到第三文本语义表示，根据第三文本语义表示识别出用户反馈文本中存在的局部情感观点类别及情感极性，作为当前情感分类单元的分析结果；

全局情感分类单元，用于根据所有层级的情感分类单元输出的第三文本语义表示，计算得到第四文本语义表示，并根据第四文本语义表示识别出用户反馈文本的全局情感观点类别及情感极性；

分析结果输出单元，用于根据全局情感观点类别及情感极性和所有层级的情感分类单元输出的局部情感观点类别及情感极性，得到用户反馈文本的最终情感分析结果。

2.如权利要求1所述的基于情感分析的产品反馈分析系统，其特征在于，

每一层级的情感特征获取单元，包括：

第一注意力层，用于对当前情感特征获取单元所处层级的初始情感观点的类别信息与所述第一文本语义表示进行注意力计算，得到包含初始情感观点的类别信息的文本语义表示，将包含初始情感观点的类别信息的文本语义表示与所述第一文本语义表示进行拼接，得到相应层级的新的语义表示数据；

卷积层，包括第一文本卷积神经网络、第二文本卷积神经网络、及输出模块；其中，所述第一文本卷积神经网络用于对所述第一文本语义表示进行卷积和最大池化处理，得到第一语义表示向量；所述第二文本卷积神经网络用于对所述第一文本语义表示进行卷积，得到卷积输出，并使用当前情感特征获取单元所处层级的每一种情感观点的类别向量与该卷积输出进行元素对位乘积计算，以得到相应层级的相应情感观点类别的门机制结果向量；所述输出模块用于将第一语义表示向量与每一种情感观点类别的门机制结果向量进行元素对位相乘，并经最大池化后得到相应层级的每一种情感观点对应的第二文本语义表示。

3.如权利要求1所述的基于情感分析的产品反馈分析系统，其特征在于，

每一层级的信息传递单元，包括：

第二注意力层，用于接收前一层级的信息传递单元传递来的依赖信息的矩阵，将接收的依赖信息的矩阵与所述第一文本语义表示数据进行元素对位相乘，得到文本语义矩阵，将该文本语义矩阵和当前信息传递单元所处层级的情感特征获取单元输出的各初始情感观点对应的第二文本语义表示的向量拼接矩阵进行注意力机制计算，得到注意力权重矩阵，将文本语义矩阵中的文本语义向量按注意力权重矩阵的对应元素加权求和，得到相应层级的整体情感观点语义表示向量；其中，首个层级的信息传递单元中的第二注意力层计算过程中得到的文本语义矩阵为所述第一文本语义表示；

依赖信息传递层，用于将当前信息传递单元所处层级的注意力权重矩阵和当前信息传递单元所处层级的情感分类单元输出的分析结果由向量形式拓展成的与第一文本语义表示形状相同的数据矩阵进行元素对位相乘，得到相应层级的依赖信息的向量，以传递至当前信息传递单元所处层级的下一层级的信息传递单元。